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龍圖騰網恭喜四川瑞華合縱實業有限公司申請的專利基于智能算法的貿易貨物分類與標準化方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118710988B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411024758.9，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權基于智能算法的貿易貨物分類與標準化方法及系統是由王譯磊設計研發完成，并于2024-07-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于智能算法的貿易貨物分類與標準化方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及貨物分類技術領域，尤其涉及一種基于智能算法的貿易貨物分類與標準化方法及系統。該方法包括以下步驟：獲取歷史貿易貨物圖像；對歷史貿易貨物圖像進行外輪廓采樣，以得到輪廓采樣特征點；基于輪廓采樣特征點對貿易貨物圖像進行形態結構分析，以得到貨物形態結構數據；基于貨物形態結構數據得到多維隱式特征數據；對多維隱式特征數據進行逐個維度特征空間映射，從而構建貨物多維形態特征空間；基于貨物多維形態特征空間得到隱式特征空間分布數據；基于隱式特征空間分布數據進行形態主尺度識別，從而得到貨物形態主尺度；基于隱式特征空間分布數據進行空間映射函數訓練，以得到分類空間非線性映射函數。本發明實現高效、準確的貨物分類。

本發明授權基于智能算法的貿易貨物分類與標準化方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于智能算法的貿易貨物分類與標準化方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟S1：獲取歷史貿易貨物圖像；對歷史貿易貨物圖像進行外輪廓采樣，以得到輪廓采樣特征點；基于輪廓采樣特征點對貿易貨物圖像進行形態結構分析，以得到貨物形態結構數據；步驟S2：基于貨物形態結構數據得到多維隱式特征數據；對多維隱式特征數據進行逐個維度特征空間映射，從而構建貨物多維形態特征空間；步驟S3：基于貨物多維形態特征空間得到隱式特征空間分布數據；基于隱式特征空間分布數據進行形態主尺度識別，從而得到貨物形態主尺度；基于隱式特征空間分布數據進行空間映射函數訓練，以得到分類空間非線性映射函數；步驟S3的具體步驟為：步驟S31：對貨物多維形態特征空間進行多方向特征值分布分析，以得到隱式特征空間分布數據；步驟S32：基于隱式特征空間分布數據進行形態差異量化，以得到形態差異量化程度；步驟S33：基于形態差異量化程度對貨物形態結構數據進行形態主尺度識別，從而得到貨物形態主尺度；所述貨物形態主尺度具體為：分析形態差異量化矩陣，找出對差異貢獻最大的特征維度，這些主導的特征維度所對應的形態結構特征，即為貨物形態的主要尺度；步驟S34：基于隱式特征空間分布數據進行空間映射函數訓練，以得到分類空間非線性映射函數；步驟S4：基于貨物形態主尺度進行貨物形態分類，以得到多維隱式特征分類數據；利用分類空間非線性映射函數對多維隱式特征分類數據進行分類空間映射，以得到多維隱式特征分類空間；基于多維隱式特征分類空間進行分類區域邊界分析，構建智能形態分類圖譜；步驟S5：獲取貿易貨物品類屬性；基于貿易貨物品類屬性得到貨物細粒度屬性分類數據；對貨物細粒度屬性分類數據進行聚類分析，構建屬性標準化分類指標；步驟S6：獲取待分類貿易貨物圖像；基于屬性標準化分類指標及智能形態分類圖譜對待分類貿易貨物圖像進行標準化分類，以得到貨物分類結果；將貨物分類結果輸入形態-屬性分類引擎進行分類識別優化，以得到智能分類優化策略，以執行貿易貨物分類與標準化；步驟S6的具體步驟為：步驟S61：獲取待分類貿易貨物圖像；步驟S62：基于屬性標準化分類指標對智能形態分類圖譜進行屬性分類優化，以得到形態-屬性分類引擎；所述形態-屬性分類引擎具體為：將形態分類圖譜和屬性分類體系進行融合，建立起一個可以同時識別貨物形態和屬性的聯合分類模型，利用機器學習或深度學習等技術，訓練并優化這個形態-屬性分類引擎；步驟S63：利用形態-屬性分類引擎對待分類貿易貨物圖像進行標準化分類，以得到貨物分類結果；步驟S64：將貨物分類結果輸入形態-屬性分類引擎進行分類識別優化，以得到智能分類優化策略，以執行貿易貨物分類與標準化。

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